基于朴素贝叶斯和支持向量机的自适应垃圾短信过滤系统

？随着短信业务的不断发展，垃圾短信的特征和内容也在不断变化，传统垃圾短信过滤系统中存在的主要问题是，短信特征和内容未能得到及时更新而导致过滤性能降低。考虑朴素贝叶斯的快速统计分类及支持向量机（svm）的增量训练等特点，将其应用于垃圾短信过滤中，并把分析结果及时反馈给在线过滤子系统，使得系统具有更好的自适应性。实验结果表明，该方法可有效地解决当前垃圾短信过滤系统中存在的问题。